Antiviral Activity of Natural Compounds Immuno Formula Shiban2/5 against SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 poses a significant risk to global healthcare systems based on the recent worldwide COVID-19 pandemic. Spike proteins are the hallmark of SARS-Cov-2, which bind to ACE2 receptors that lead to cell and membrane fusion. To address and alleviate respiratory health issues, we at Shiban Pharma have developed a range of natural products derived from plant and herb extracts, recognized for their antiviral activity against SARS-CoV-2, such as propolis extracts. In this study, we are evaluating the effects of the immuno-formula Shiban 2 and Shiban 5 (IF 2/5) on the infection of airway epithelial cells (A549) and primary airway epithelial cell (PAEC) by SARS-CoV-2. The objective is to evaluate the effects of IF 2/5 and of a placebo on viral infection. Our in vitro data demonstrates that IF 2/5 inhibits SARS-CoV-2 replication in a dose-dependent manner. Moreover, the compounds in IF 2/5 exhibit synergy, as determined by the Bliss method and Bliss synergy score. The Bliss synergy model was applied to explore the interaction between Propolis and Tannic Acid in modulating SARS-CoV-2 infection inhibition. Finally, our IF 2/5 also displays anti-inflammatory effects on cytokine markers IL-17A, IL-17F, and IL-8, contributing to an antiviral immunomodulatory response in the Propolis and Tannic Acid combination in vitro.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».